人体姿态估计多线程实现实时性，python代码实现

人体姿态估计需要大量的计算资源，为了实现实时性，可以使用多线程来加速计算。以下是一个使用OpenPose库进行人体姿态估计的Python代码示例，其中使用了多线程来实现实时性。

import cv2
import numpy as np
import time
import threading
from queue import Queue
from openpose import pyopenpose as op

# 初始化OpenPose
params = dict()
params["model_folder"] = "models/"
params["model_pose"] = "BODY_25"
params["net_resolution"] = "-1x256"
opWrapper = op.WrapperPython()
opWrapper.configure(params)
opWrapper.start()

# 定义多线程类
class PoseEstimationThread(threading.Thread):
    def __init__(self, frame_queue, pose_queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.frame_queue = frame_queue
        self.pose_queue = pose_queue

    def run(self):
        while True:
            # 从队列中获取一帧图像
            frame = self.frame_queue.get()
            datum = op.Datum()
            datum.cvInputData = frame

            # 运行OpenPose进行姿态估计
            opWrapper.emplaceAndPop([datum])

            # 将估计结果放入队列
            self.pose_queue.put(datum.poseKeypoints)

            # 标记队列项为已完成
            self.frame_queue.task_done()

# 定义主函数
def main():
    # 读取视频文件
    cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")
    frame_width = int(cap.get(3))
    frame_height = int(cap.get(4))

    # 创建队列和线程
    frame_queue = Queue()
    pose_queue = Queue()
    threads = []
    for i in range(4):
        t = PoseEstimationThread(frame_queue, pose_queue)
        t.daemon = True
        t.start()
        threads.append(t)

    while True:
        # 从视频中读取一帧图像
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 将图像放入队列
        frame_queue.put(frame)

        # 从队列中获取姿态估计结果
        pose = pose_queue.get()

        # 在图像上绘制关键点
        for i in range(pose.shape[0]):
            for j in range(pose.shape[1]):
                if pose[i][j][2] > 0.2:
                    cv2.circle(frame, (int(pose[i][j][0]), int(pose[i][j][1])), 3, (0,0,255), -1)

        # 显示图像
        cv2.imshow("Pose Estimation", frame)
        cv2.waitKey(1)

        # 标记队列项为已完成
        pose_queue.task_done()

    # 等待所有队列项完成
    frame_queue.join()
    pose_queue.join()

    # 释放资源
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例中，我们首先初始化了OpenPose，并创建了一个多线程类PoseEstimationThread用于进行姿态估计。在主函数中，我们从视频文件中读取一帧图像，将其放入队列中，然后从队列中获取姿态估计结果，将其绘制在图像上并显示。使用多线程可以大大提高姿态估计的速度，从而实现实时性。